双目标鲸鱼算法Matlab可运行代码

以下是一个简单的双目标鲸鱼算法Matlab代码示例，可以用于解决两个目标函数的优化问题。代码中使用了标准的NSGA-II遗传算法框架，具体实现细节可以根据需求进行修改。

% 双目标鲸鱼算法Matlab代码示例

% 定义目标函数
fun1 = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
fun2 = @(x) (x(1)-1)^2 + x(2)^2;

% 定义问题参数
nvars = 2; % 变量个数
lb = [0 0]; % 变量下限
ub = [5 5]; % 变量上限

% 定义遗传算法参数
options = optimoptions('gamultiobj','PlotFcn',@gaplotpareto);
options.PopulationSize = 100;
options.MaxGenerations = 50;

% 运行遗传算法
[x,fval,exitflag,output,population,scores] = gamultiobj(@(x) [fun1(x),fun2(x)],nvars,[],[],[],[],lb,ub,options);

% 输出结果
disp('Optimal solutions:');
disp(x);
disp('Objective function values:');
disp(fval);

请注意，这只是一个简单的示例，实际问题的实现可能会更加复杂。建议您根据具体问题的要求进行相应的修改和调整。